FedAdam算法:供给方信用,数据质量;更新一致性
FedAdam算法:供给方信用,数据质量;更新一致性
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FedAdam算法概述
- FedAdam是一种联邦学习(Federated Learning)算法。联邦学习是一种机器学习技术,它允许在多个设备或数据中心(称为客户端)上训练模型,而无需将数据集中到一个中央服务器,从而保护数据隐私。FedAdam主要用于优化联邦学习中的模型参数更新过程,它基于Adam优化算法。
- Adam(Adaptive Moment Estimation)是一种优化算法,它结合了动量(Momentum)和自适应学习率(Adaptive Learning Rate)的优点。动量部分帮助加速模型收敛,自适应学习率部分则根据参数的重要性和更新频率动态调整学习率,使得每个参数都能以合适的速度收敛。FedAdam在联邦学习场景下采用类似的思想来协调多个客户端的模型更新。
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举例说明FedAdam算法的应用场景
- 医疗数据联邦学习
- 背景:假设有多家医院,每家医院都有
- 医疗数据联邦学习
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